prophet

开源时间序列预测库Prophet

Prophet 时间序列预测开源软件 Facebook 机器学习 Github 开源项目

Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型，它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列，对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言，API简洁易用，可快速生成高质量预测。

文档

orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包

GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断

Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包，提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR，采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装，并提供详细的文档和教程。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库

DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数，简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能，通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型

本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

fastText - 高效词向量学习和文本分类库

GithubfastText开源项目文本分类机器学习自然语言处理词向量

fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。

EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包支持多框架和结果复现

EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

pyro - 灵活且可扩展的概率编程库，支持大规模数据处理与自定义推理

GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程

Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库，具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布，处理大规模数据集时具有较低的开销，并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发，现由社区和Broad Institute团队积极维护，并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型，用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域，Pyro提供了广泛的应用和支持。

prometheus - 开源监控系统多维度数据模型与灵活查询

GithubPromQLPrometheus开源项目指标收集时间序列数据监控系统

Prometheus是由Cloud Native Computing Foundation支持的开源监控系统。它采用多维数据模型和PromQL查询语言，支持单节点自治和HTTP拉取模型。Prometheus能够收集指标、评估规则、显示结果和触发警报，同时提供服务发现、可视化展示和联邦集群功能。作为一个灵活可扩展的监控解决方案，Prometheus适用于多种场景。

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